| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-11页 |
| ·研究意义与背景 | 第8页 |
| ·国内外研究发展现状 | 第8-11页 |
| 2 自动应答系统相关技术 | 第11-13页 |
| ·自动问答系统的关键问题 | 第11-13页 |
| ·问题处理(Question Processing QP) | 第11-12页 |
| ·信息检索(Information Retrieval,IR) | 第12-13页 |
| ·答案抽取(Answer Extraction,AE) | 第13页 |
| 3 本体相关技术 | 第13-26页 |
| ·语义Web的基本概念与体系结构 | 第13-15页 |
| ·Ontology的概述 | 第15-26页 |
| ·Ontology的定义 | 第15-16页 |
| ·Ontology的建模元语 | 第16-17页 |
| ·本体的分类 | 第17-18页 |
| ·Ontology描述语言 | 第18-21页 |
| ·领域本体建模方法及工具 | 第21-26页 |
| 4 相似度计算 | 第26-34页 |
| ·相似度定义 | 第26页 |
| ·概念相似度及相关计算方法 | 第26-30页 |
| ·基于语料统计的方法 | 第27页 |
| ·基于语义词典的方法 | 第27-30页 |
| ·句子相似度及其传统计算方法 | 第30-34页 |
| ·句子相似度的概念 | 第30页 |
| ·基于向量的句子相似度计算 | 第30-32页 |
| ·广义向量空间模型 | 第32页 |
| ·基于汉明距离的句子相似度计算 | 第32-34页 |
| 5 基于本体的相似度计算 | 第34-41页 |
| ·基于本体的问句向量表示 | 第34页 |
| ·基于本体的概念语义相似度计算 | 第34-39页 |
| ·基于本体的句子语义相似度计算 | 第39-41页 |
| 6 案例研究 | 第41-47页 |
| ·系统的总体分析设计 | 第41-45页 |
| ·算法性能分析 | 第45-47页 |
| 7 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文主要工作 | 第47-48页 |
| ·需进一步研究的问题 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
